1.1 Opis danych

Dane zawierają następujące kolumny:

2.1 Braki danych

W danych znajduje się 100 % kompletnych wartości.

2.2 Walidacja danych

• czy wiek przyjmuje wartości od 16 - 25?
• czy godziny przyjmują wartości 0 - 24?
• czy wszystkie wartości liczbowe są większe od 0?
• czy mental health score i addicted score przyjmują wartości 1 - 10?
• płeć - kobieta lub mężczyzna?
• academic level - high school, undergraduate, graduate?
• relationship status - single, in relationship, complicated?
• affects academic performance - yes/no?

reguly <- validator(
Age >= 16 & Age <= 25,
Gender %in% c("Female", "Male"),
Academic_Level  %in% c("High School", "Undergraduate", "Graduate"),
Avg_Daily_Usage_Hours > 0 & Avg_Daily_Usage_Hours < 24,
Affects_Academic_Performance %in% c("Yes", "No"),
Sleep_Hours_Per_Night >= 0 & Sleep_Hours_Per_Night <= 24,
Mental_Health_Score >= 1 & Mental_Health_Score<=10,
Relationship_Status %in% c("In Relationship", "Single", "Complicated"),
Addicted_Score >= 1 & Addicted_Score <= 10
)

cf <- confront(dane, reguly, key="Student_ID")

barplot(cf)

## Warning: The 'barplot' method for confrontation objects is deprecated. Use
## 'plot' instead

3.1 Charakterystyka demograficzna badanej grupy studenckiej

dane$Academic_Level <- factor(dane$Academic_Level, 
                            levels = c("High School", "Undergraduate", "Graduate"))
dane$Gender <- factor(dane$Gender,
                  levels = c("Male", "Female")
)

ggplot(dane, aes(x = Academic_Level, fill=Gender)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  labs(title = "Rozkład płci i poziomu akademickiego",
       x = "Poziom akademicki",
       y = "Liczba studentów") +
  theme_minimal()

ggplot(dane, aes(x = Age)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.5, fill = "skyblue", color = "black") +
  labs(title = "Wiek badanych studentów",
       x = "Wiek",
       y = "Liczba studentów") +
  theme_minimal()

3.2 Intensywność Używania Social Mediów

ggplot(dane, aes(x = Avg_Daily_Usage_Hours)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "#9f2042", color = "#6c0d27") +
  labs(title = "Średni czas użycia social mediów dziennie",
       x = "Średni czas użycia (h)",
       y = "Liczba studentów") +
  theme_minimal()

dane %>%
mutate(top_5 = fct_lump_n(Most_Used_Platform, n = 4, other_level = "Inne")) %>%
  ggplot(aes(x = top_5)) +
  geom_bar(fill = "#6c0d27") +
  labs(title = "Najczęściej używane platformy social media",
       x = "Platforma",
       y = "Liczba studentów") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

3.3 Wpływ social mediów na wyniki akademickie

wykres <- dane %>%
  count(Addicted_Score) %>%
  ggplot(aes( x = Addicted_Score, y=n)) +
  geom_point(color= "blue")+
  geom_line(color= "blue")+
  labs(title = "Poziom uzależnienia uczniów",
       x = "Poziom uzależnienia",
       y = "Liczba uczniów") +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)
  )
plotly:: ggplotly(wykres)

Największa liczba badanych koncentruje się na umiarkowanych i wyższych poziomach uzależnienia, co wskazuje na powszechność intensywnego korzystania z mediów społecznościowych w badanej grupie.

ggplot(dane, aes(x = Affects_Academic_Performance)) +
  geom_bar(fill = "#6c0d27", width= 0.5)+
  scale_x_discrete(
    labels = c(
      "Yes" = "Tak",
      "No"  = "Nie"
    )
  ) +
  labs(title = "Wpływ social mediów na wyniki akademickie",
       x = "Czy social media wpływają na wyniki akademickie?", 
       y = "Liczba studentów")+
         theme_minimal()+
   theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)
  )

Zdecydowana większość badanych zadeklarowała, że korzystanie z social mediów wpływa na ich osiągnięcia akademickie, podczas gdy mniejsza część respondentów nie dostrzega takiego wpływu. Uzyskane wyniki sugerują, że studenci w dużym stopniu są świadomi oddziaływania mediów społecznościowych na wyniki w nauce.

3.4 Social media a zdrowie psychiczne

ggplot(dane, aes(x= Avg_Daily_Usage_Hours, y = Mental_Health_Score))+
geom_smooth(method = "lm", se = F) +
 labs(
    title = "Zależność między uzależnieniem od social mediów a zdrowiem psychicznym",
    x = "Poziom uzależnienia",
    y = "Poziom zdrowia psychicznego"
  ) +
  theme_minimal()+
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)
  )

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Wykres przedstawia linię regresji liniowej obrazującą zależność pomiędzy poziomem uzależnienia od social mediów a zdrowiem psychicznym studentów. Wraz ze wzrostem poziomu uzależnienia obserwuje się spadek wyników zdrowia psychicznego.

3.5 Wpływ social mediów na relacje interpersonalne

ggplot(dane, aes(x = Avg_Daily_Usage_Hours, y = Conflicts_Over_Social_Media)) +
  geom_point(alpha = 0.5) +
  geom_smooth(method = "lm", col = "blue") +
  labs(title = "Korelacja czasu używania social mediów z liczbą konfliktów") +
  theme_light()

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Wykres przedstawia zależność pomiędzy przeciętną liczbą godzin używania social mediów a liczbą konfliktów spowodanych social mediami wraz z przeiwdywaną linią trendu. Przy wzroście średniego dziennego użytkowania social mediów zauważa się również wzrost liczby konfliktów w tym temacie.